人工智能与材料设计在碳捕集利用中的协同创新：新兴技术融合与效能突破

推荐：为应对气候变化和温室气体减排挑战，研究人员系统研究了人工智能(AI)与先进材料设计在碳捕集利用与封存(CCUS)中的协同效应。通过整合金属有机框架(MOFs)、共价有机框架(COFs)等新型吸附剂与机器学习算法，实现了对26万种材料的高通量筛选，使温度摆动吸附工艺热需求降低50%，捕集效率提升20%。该研究为CCUS系统优化提供了数字化解决方案，对实现《巴黎协定》温控目标具有重要意义。

　　

全球气候变化正以前所未有的速度威胁着人类文明，而二氧化碳(CO₂)等温室气体的持续排放是主要推手。尽管国际社会在《巴黎协定》中设定了将全球温升控制在2℃以内的目标，但现有减排技术仍面临效率低、成本高、规模化应用难等瓶颈。碳捕集利用与封存(CCUS)技术被视为实现深度减排的关键途径，然而传统方法如胺类吸收剂存在能耗高、材料降解快等问题，而新兴多孔材料如沸石和金属有机框架(MOFs)又面临性能预测和规模化生产的挑战。

研究人员在《Carbon Capture Science》发表的研究中，开创性地将人工智能(AI)与材料科学深度融合，构建了智能化的CCUS技术开发新范式。研究团队采用多学科交叉方法，通过计算材料学、机器学习算法和实验验证相结合，系统探索了数字化技术在碳捕集材料设计、工艺优化和系统集成中的应用前景。

关键技术方法包括：1) 采用生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等生成式AI设计新型MOFs结构；2) 开发多尺度计算模型整合分子动力学(MD)与蒙特卡洛模拟；3) 建立数字孪生系统实现CO₂封存实时监测；4) 应用SHAP分析等可解释AI解析材料构效关系；5) 通过高通量实验验证AI预测结果。

研究结果：

1. 材料设计突破：通过E(3)-等变扩散模型生成12万种MOFs结构，筛选出6种CO₂吸附量>2 mmol/g的优异材料，开发周期从数月缩短至5小时。
2. 工艺优化创新：AI优化的温度摆动吸附工艺降低能耗50%，混合基质膜(MMMs)使CO₂/N₂分离选择性提升350%。
3. 系统集成应用：数字孪生技术实现CO₂封存场地完整性监测，预测精度达97%，自适应控制算法使碳捕集率稳定在90%以上。
4. 经济环境效益：技术集成使碳捕集成本有望从300元/吨降至70-120元/吨，中国潜在封存容量达2420亿吨，可满足41.5%全球年排放量。

该研究开创了"计算引导-实验验证-工程优化"的CCUS研发新模式，其重要意义在于：首先，AI加速材料发现使新吸附剂开发周期从10-20年大幅缩短；其次，数字化工艺控制解决了传统CCUS能耗高的核心痛点；第三，智能监测系统提升了碳封存的安全性和公众接受度。研究提出的"同时性优化"框架打破了传统研发的线性模式，为碳中和目标下的技术革新提供了范式转变。尽管在商业化成本(70-150百万美元/项目)和区域基础设施匹配方面仍存挑战，但这项研究标志着CCUS技术正式迈入智能化和精准化时代，为应对气候变化提供了关键的技术支撑。